只靠大数据挖掘还不够，Facebook 雇佣了600人的团队帮你人工筛选信息流
Facebook 正在使用一个大约 600 人的团队参与一个关于信息流的改进项目。这 600 人的团队组成各异，并且被分散在美国境内的不同地方。他们使用的是由 Facebook 开发的另外一个版本的社交网络。除了正常的点赞、回复的交互之外，他们还需要根据他们的阅读体验回答问题，描述他们在看到某个信息时的感情等等。
Facebook 一直在致力向用户更好地推荐信息流，使得 Facebook 成为他们日常生活中不可或缺的部分。这个项目自从 2006 就开始在 Facebook 中运营，不过他们逐渐发现，仅仅是计算点赞、转发、评论的数量并不可能智能化地发现用户真正喜欢的内容。因为大多时候，你喜欢了你朋友的某个帖子，仅仅是为了传达你与作者的关系，而在某一个推销广告下留言，也只是一个顺手的观点表达。
引入人工的方式，是 Facebook 在改进用户体验上的另外一个尝试。这个项目目前还在扩大的范围，未来会有更多的人加入，最终希望在自动化技术飞快发展的当下，能够真正地通过数据挖掘来完成最终的智能化推荐。
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